Developing Mobile Health Interventions With Implementation in Mind: Application of the Multiphase Optimization Strategy (MOST) Preparation Phase to Diabetes Prevention Programming
Notice bibliographique
Résumé
With thousands of mobile health (mHealth) solutions on the market, patients and health care providers struggle to identify which solution to use and prescribe. The lack of evidence-based mHealth solutions may be because of limited research on intervention development and the continued use of traditional research methods for mHealth evaluation. The Multiphase Optimization Strategy (MOST) is a framework that aids in developing interventions that produce the best-expected outcomes (ie, effectiveness), given constraints imposed on affordability, scalability, and efficiency (also known as achieving intervention EASE). The preparation phase of the MOST highlights the importance of formative intervention development-a stage often overlooked and rarely published. The aim of the preparation phase of the MOST is to identify candidate intervention components, create a conceptual model, and define the optimization objective. Although the MOST sets these 3 targets, no guidance is provided on how to conduct quality research within the preparation phase and what specific steps can be taken to identify potential intervention components, develop the conceptual model, and achieve intervention EASE with the implementation context in mind. To advance the applicability of the MOST within the field of implementation science, this study provides an account of the methods used to develop an mHealth intervention using the MOST. Specifically, we provide an example of how to achieve the goals of the preparation phase by outlining the formative development of an mHealth-prompting intervention within a diabetes prevention program. In addition, recommendations are proposed for future researchers to consider when conducting formative research on mHealth interventions with implementation in mind. Given its considerable reach, mHealth has the potential to positively affect public health by decreasing implementation costs and improving accessibility. The MOST is well-suited for the efficient development and optimization of mHealth interventions. By using an implementation-focused lens and outlining the steps in developing an mHealth intervention using the preparation phase of the MOST, this study may guide future intervention developers toward maximizing the impact of mHealth outside academia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».